基于圖像內容檢索的主題爬蟲設計

關鍵詞：圖像內容檢索；主題爬蟲；特征提取

中圖分類號：TP311；TP391.41 文獻標識碼：A

0 引言

數字化時代背景下，用戶對圖像信息的需求日益增加，而基于文本的檢索方法已經無法滿足現代用戶的多樣化需求。在此背景下，基于圖像特征的檢索技術應運而生，它通過深入分析圖像的形態、紋理及色彩等屬性，為用戶帶來更直觀、準確的搜索結果，有效彌補了傳統搜索方法的不足。因此，研究并設計主題爬蟲平臺具有重要現實意義，其不僅可以有效提升檢索的準確性與效率，還能夠為用戶帶來豐富的個性化搜索體驗。

1 圖像內容檢索

圖像內容檢索作為一種先進的信息檢索技術，專注于分析與提取圖像的內容語義特征，進而基于這些特征執行相似性匹配。相較于以往的數據檢索方法，圖像內容檢索具備3 個顯著優勢：第一，它依賴于圖像本身的屬性信息來執行搜索；第二，與基于文本的檢索方法不同，它側重于圖像間的相似性，并以此作為搜索的標準；第三，它采用交互式搜索方法，結合參數調整、概率模型、神經網絡與聚類技術，在高級語義與圖像信息之間建立關聯關系。

圖像內容檢索通過深入解析圖像內容，提取包括空間布局、邊緣、紋理、色彩及形狀在內的多種特征，并在特征數據庫中構建索引。當用戶上傳查詢圖像時，平臺通過連續的相似性比較，從圖像庫中檢索出符合條件的圖像。由于不同的檢索方法依據的重點與特征提取機制不同，因此，每種策略都有其獨有的特點。例如，基于色彩特征的檢索方法通過利用色彩直方圖來表示圖像中顏色的分布情況，這對于圖像的平移或旋轉具有較好的魯棒性；紋理特征檢索方法則關注圖像中基本結構元素的規律表現，如共生矩陣、Tamura 紋理表示法；而形狀特征檢索方法則側重于輪廓與區域特征，通過引入邊緣檢測等算法來提取物體輪廓，保留主要信息[1]。

2 主題爬蟲架構設計

2.1 主要功能模塊

主題爬蟲的架構設計涉及多個關鍵模塊，如主題識別、初始種子選擇、爬蟲執行以及主題相關性評估等。主題識別模塊專注于從圖像中提取特征，本文選擇廣泛使用的JPEG圖像格式，以確保特征提取的一致性與效率。通過人工篩選出與特定主題相關的圖像集合，再利用計算機算法自動抽取這些圖像的特征，建立一個包含主題特征的數據庫。初始種子選擇模塊的任務是確定一組針對特定主題的優質起始統一資源定位（uniform resource locator，URL），這些URL 為爬蟲的啟動與運行提供基礎。該URL 集通常由人工精心挑選，以確保其質量與可信度。爬蟲執行模塊作為整個系統的核心，能夠從數據庫中提取待處理的URL，然后利用主題相關性評估模塊對這些URL 完成分析，篩選并剔除與主題不相關的網頁。同時，它還負責對URL 進行分類管理，下載新的URL，并保存與特定主題相關的圖像。在訪問新的URL 時，主題相關性評估模塊不僅可以下載頁面中的圖像，還負責完成圖像的特征提取工作。若所提取的圖像特征與預設的主題特征信息存在較大差異，則該頁面被視為與主題相關度低，因此不對其進行后續處理。雖然該機制可能會導致部分URL 被遺漏，但它能顯著減少整體的爬行工作量。主題爬蟲架構示意圖如圖1所示。

2.2 主題爬蟲工作流程

主題爬蟲工作流程如下。

步驟1：爬蟲執行模塊從待處理隊列中提取URL，作為爬蟲工作的起點。

步驟2：平臺利用主題相關性評估模塊來深入分析URL 指向的網頁，其核心任務為識別網頁圖像的特征，將其與預設的主題特征完成匹配與比較，以評估網頁與主題的關聯度。

步驟3：結合主題相關度分析的結果，爬蟲執行模塊將URL 分配到不同的隊列中。對于與主題高度相關的URL，平臺將其置于優先處理隊列，并下載保存其中的圖像至多媒體數據庫；而對于與主題相關度較低的URL，平臺將其置于較低優先級的隊列或直接忽略[2]。

步驟4：平臺返回至步驟1，重復執行步驟1至步驟3，該循環過程將持續進行，直至待處理隊列中無剩余URL，或滿足程序所設定的終止條件。

3 主題爬蟲平臺設計

3.1 系統編程與數據庫設計

本平臺采用C++ Builder 6作為核心開發工具，其憑借強大的編程能力，為平臺的構建提供了堅實的基礎。在數據庫選型上，平臺選用了數據庫管理系統SQL Server 2000，該系統對存儲過程具有出色的支持能力。為了確保數據庫操作的高效性與穩定性，結合平臺的功能需求，開發人員對存儲過程進行了詳細且全面的規劃。同時，利用C++ Builder 的開發優勢，本文設計并實現了一個直觀且易用的應用界面，該界面涵蓋了圖像的添加、修改、刪除及查詢等一系列核心功能，所有功能均基于控件來實現，為用戶提供了便捷的操作體驗[3]。在數據庫交互方面，使用ActiveX數據對象數據庫（activeX data objects database，ADODB）編程接口來執行存儲過程，確保了數據訪問的效率與安全性。

3.2 圖像處理與特征分析

本平臺采用面向對象的方法來組織與處理圖像數據，將其分為4 個主要部分：原始數據、基本屬性、人工標注和特征提取算法。原始圖像作為數據的基礎，被安全地存儲在數據庫中，并為其創建索引以加快檢索速度。圖像的基本屬性（如存儲位置、格式、尺寸與處理時間等）被封裝在對象屬性中，并且提供相應的初始化與修改方法。同時，為了增強圖像的可理解性與可檢索性，平臺還實現了人工標注功能，以詳細描述圖像內容[4]。在圖像內容特征提取方面，平臺利用特定算法來深入分析圖像，提取特征信息，并在檢索過程中完成匹配運算。圖像加載流程如圖2 所示。

在特征提取方面，平臺特別采用了直接示例查詢法，并結合非均勻量化與主元分析法等，有效降低了特征矢量的維數，同時保留了所需的特征信息。此外，平臺還利用顏色常量方法與累加直方圖法進一步提取圖像的顏色特征，有效克服了量化參數的敏感性，更好地體現彩色信號的相關性。在特征匹配階段，平臺采用加權歐氏距離函數來計算圖像之間的相似度，為用戶提供準確的檢索結果。

3.3 爬蟲性能優化

為了進一步提升爬蟲的效率，需對下載的圖像完成預處理，旨在剔除與檢索主題不相關的圖像，該預處理過程可以通過檢測圖像的大小、比例、顏色和動態特性來實現[5]。這個過程主要是去除分辨率過小的圖像，因為這類圖像往往僅用作網頁裝飾，并不包含有價值的信息。因此，需要設置一個固定的分辨率閾值，任何低于此分辨率閾值的圖像都將被直接排除。同時，預處理過程還需要考慮圖像的比例因素，許多網頁傾向于使用特定比例的圖片進行裝飾，如寬高比為3∶1 的圖片。通過設定合理的比例閾值，可以進一步排除與檢索主題無關的圖像。此外，顏色信息也是判斷圖像是否相關的重要因素。顏色種類過少的圖像，如僅包含5 種顏色的圖像，往往不包含豐富的內容信息，因此也應被排除。考慮到用戶對動態圖像的興趣有限，特別是GIF 格式的圖像，在預處理階段直接排除這類圖像，以降低不必要的處理開銷。通過詳細分析已下載的100 個網頁中的圖像，約30% 的圖像被確認與檢索主題不相關，綜合運用上述優化策略，這些不相關的圖像被直接排除，無須進行后續的特征提取與匹配，從而有效提高了爬蟲的處理效率。

4 結語

綜上，基于圖像內容檢索的主題爬蟲能夠有效提高圖像檢索效率與準確性。然而，該技術仍面臨一些挑戰，如圖像特征的提取與匹配問題、計算資源的限制、算法復雜性等。未來，將持續研究與探索更多先進技術，以進一步深化圖像特征研究，提升計算效能并優化算法，從而推動圖像內容檢索與主題爬蟲技術的創新與發展，為用戶提供更具個性化和更多元化的搜索體驗。